二叉树的应用实验报告
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二叉树实验报告二叉树实验报告引言:二叉树作为一种常用的数据结构,在计算机科学领域中具有广泛的应用。
本实验旨在通过实际操作和观察,深入理解二叉树的特性和运用。
一、二叉树的基本概念1.1 二叉树的定义二叉树是一种特殊的树形结构,每个节点最多有两个子节点,分别称为左子节点和右子节点。
树的最顶层节点称为根节点。
1.2 二叉树的特点二叉树具有以下特点:- 每个节点最多有两个子节点,分别称为左子节点和右子节点;- 左子节点的值小于等于父节点的值,右子节点的值大于等于父节点的值;- 二叉树的左子树和右子树也是二叉树。
二、二叉树的遍历方式2.1 先序遍历先序遍历是指先访问根节点,然后按照先序遍历的方式依次访问左子树和右子树。
2.2 中序遍历中序遍历是指按照中序遍历的方式依次访问左子树,根节点和右子树。
2.3 后序遍历后序遍历是指按照后序遍历的方式依次访问左子树,右子树和根节点。
三、二叉树的实验操作3.1 二叉树的创建为了便于实验操作,我们选择使用Python编程语言来实现二叉树的创建和操作。
首先,我们需要定义一个二叉树节点的类,包含节点的值、左子节点和右子节点。
3.2 二叉树的插入在已有的二叉树中插入一个新的节点,需要遵循二叉树的规则。
如果插入的节点值小于当前节点的值,则将节点插入到当前节点的左子树;如果插入的节点值大于当前节点的值,则将节点插入到当前节点的右子树。
3.3 二叉树的查找在二叉树中查找一个特定的节点,需要遍历整个二叉树。
从根节点开始,如果要查找的节点值小于当前节点的值,则继续在左子树中查找;如果要查找的节点值大于当前节点的值,则继续在右子树中查找;如果要查找的节点值等于当前节点的值,则找到了目标节点。
3.4 二叉树的删除在二叉树中删除一个节点,需要考虑多种情况。
如果要删除的节点没有子节点,直接将其删除即可;如果要删除的节点只有一个子节点,将子节点替换为要删除的节点;如果要删除的节点有两个子节点,需要找到其右子树中的最小节点,将其值替换到要删除的节点,然后删除最小节点。
实验报告:二叉树第一篇:实验报告:二叉树实验报告二叉树一实验目的1、进一步掌握指针变量,动态变量的含义;2、掌握二叉树的结构特性以及各种存储结构的特点及适用范围。
3、掌握用指针类型描述、访问和处理二叉树的运算。
4、熟悉各种存储结构的特征以及如何应用树结构解决具体问题。
二实验原理树形结构是一种应用十分广泛和重要的非线性数据结构,是一种以分支关系定义的层次结构。
在这种结构中,每个数据元素至多只有一个前驱,但可以有多个后继;数据元素之间的关系是一对多的层次关系。
树形结构主要用于描述客观世界中具有层次结构的数据关系,它在客观世界中大量存在。
遍历二叉树的实质是将非线性结构转为线性结构。
三使用仪器,材料计算机 2 Wndows xp 3 VC6.0四实验步骤【问题描述】建立一个二叉树,请分别按前序,中序和后序遍历该二叉树。
【基本要求】从键盘接受输入(按前序顺序),以二叉链表作为存储结构,建立二叉树(以前序来建立),并采用递归算法对其进行前序,中序和后序遍历,将结果输出。
【实现提示】按前序次序输入二叉树中结点的值(一个整数),0表示空树,叶子结点的特征是其左右孩子指针为空。
五实验过程原始记录基本数据结构描述; 2 函数间的调用关系;用类C语言描述各个子函数的算法;附录:源程序。
六试验结果分析将实验结果分析、实验中遇到的问题和解决问题的方法以及关于本实验项目的心得体会,写在实验报告上。
第二篇:数据结构-二叉树的遍历实验报告实验报告课程名:数据结构(C语言版)实验名:二叉树的遍历姓名:班级:学号:时间:2014.11.03一实验目的与要求1.掌握二叉树的存储方法2.掌握二叉树的三种遍历方法3.实现二叉树的三种遍历方法中的一种二实验内容• 接受用户输入一株二叉树• 输出这株二叉树的前根, 中根, 后根遍历中任意一种的顺序三实验结果与分析//*********************************************************** //头文件#include #include //*********************************************************** //宏定义#define OK 1 #define ERROR 0 #define OVERFLOW 0//*********************************************************** typedef struct BiTNode { //二叉树二叉链表存储结构char data;struct BiTNode *lChild,*rChild;}BiTNode,*BiTree;//******************************** *************************** int CreateBiTree(BiTree &T){ //按先序次序输入二叉中树结点的值,空格表示空树//构造二叉链表表示的二叉树T char ch;fflush(stdin);scanf(“%c”,&ch);if(ch==' ')T=NULL;else{ if(!(T=(BiTNode *)malloc(sizeof(BiTNode))))return(OVERFLOW);T->data=ch;Creat eBiTree(T->lChild);CreateBiTree(T->rChild);} return(OK);} //********************************************************* void PreOrderTraverse(BiTree T){ //采用二叉链表存储结构,先序遍历二叉树的递归算法if(T){ printf(“%c”,T->data);PreOrderTraverse(T->lChild);PreOrd erTraverse(T->rChild);} } /***********************************************************/ void InOrderTraverse(BiTree T){ //采用二叉链表存储结构,中序遍历二叉树的递归算法if(T){ InOrderTraverse(T->lChild);printf(“%c”,T->data);InOrderT raverse(T->rChild);} }//*********************************************************** void PostOrderTraverse(BiTree T){ //采用二叉链表存储结构,后序遍历二叉树的递归算法if(T){ PostOrderTraverse(T->lChild);PostOrderTraverse(T->rChild) ;printf(“%c”,T->data);} }//*********************************************************** void main(){ //主函数分别实现建立并输出先、中、后序遍历二叉树printf(“please input your tree follow the PreOrder:n”);BiTNode *Tree;CreateBiTree(Tree);printf(“n先序遍历二叉树:”);PreOrderTraverse(Tree);printf(“n中序遍历二叉树:”);InOrderTraverse(Tree);printf(“n后序遍历二叉树:”);PostOrderTraverse(Tree);}图1:二叉树的遍历运行结果第三篇:数据结构二叉树操作验证实验报告班级:计算机11-2 学号:40 姓名:朱报龙成绩:_________实验七二叉树操作验证一、实验目的⑴ 掌握二叉树的逻辑结构;⑵ 掌握二叉树的二叉链表存储结构;⑶ 掌握基于二叉链表存储的二叉树的遍历操作的实现。
二叉排序树的实验报告二叉排序树的实验报告引言:二叉排序树(Binary Search Tree,简称BST)是一种常用的数据结构,它将数据按照一定的规则组织起来,便于快速的查找、插入和删除操作。
本次实验旨在深入了解二叉排序树的原理和实现,并通过实验验证其性能和效果。
一、实验背景二叉排序树是一种二叉树,其中每个节点的值大于其左子树的所有节点的值,小于其右子树的所有节点的值。
这种特性使得在二叉排序树中进行查找操作时,可以通过比较节点的值来确定查找的方向,从而提高查找效率。
二、实验目的1. 理解二叉排序树的基本原理和性质;2. 掌握二叉排序树的构建、插入和删除操作;3. 验证二叉排序树在查找、插入和删除等操作中的性能和效果。
三、实验过程1. 构建二叉排序树首先,我们需要构建一个空的二叉排序树。
在构建过程中,我们可以选择一个节点作为根节点,并将其他节点插入到树中。
插入节点时,根据节点的值与当前节点的值进行比较,如果小于当前节点的值,则将其插入到当前节点的左子树中;如果大于当前节点的值,则将其插入到当前节点的右子树中。
重复这个过程,直到所有节点都被插入到树中。
2. 插入节点在已有的二叉排序树中插入新的节点时,我们需要遵循一定的规则。
首先,从根节点开始,将新节点的值与当前节点的值进行比较。
如果小于当前节点的值,则将其插入到当前节点的左子树中;如果大于当前节点的值,则将其插入到当前节点的右子树中。
如果新节点的值与当前节点的值相等,则不进行插入操作。
3. 删除节点在二叉排序树中删除节点时,我们需要考虑不同的情况。
如果要删除的节点是叶子节点,即没有左右子树,我们可以直接删除该节点。
如果要删除的节点只有一个子树,我们可以将子树连接到要删除节点的父节点上。
如果要删除的节点有两个子树,我们可以选择将其右子树中的最小节点或左子树中的最大节点替代该节点,并删除相应的替代节点。
四、实验结果通过对二叉排序树的构建、插入和删除操作的实验,我们得到了以下结果:1. 二叉排序树可以高效地进行查找操作。
数据结构二叉树的实验报告数据结构二叉树的实验报告一、引言数据结构是计算机科学中非常重要的一个领域,它研究如何组织和存储数据以便高效地访问和操作。
二叉树是数据结构中常见且重要的一种,它具有良好的灵活性和高效性,被广泛应用于各种领域。
本实验旨在通过实际操作和观察,深入了解二叉树的特性和应用。
二、实验目的1. 理解二叉树的基本概念和特性;2. 掌握二叉树的创建、遍历和查找等基本操作;3. 通过实验验证二叉树的性能和效果。
三、实验过程1. 二叉树的创建在实验中,我们首先需要创建一个二叉树。
通过输入一系列数据,我们可以按照特定的规则构建一棵二叉树。
例如,可以按照从小到大或从大到小的顺序将数据插入到二叉树中,以保证树的有序性。
2. 二叉树的遍历二叉树的遍历是指按照一定的次序访问二叉树中的所有节点。
常见的遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历。
前序遍历是先访问根节点,然后再依次遍历左子树和右子树;中序遍历是先遍历左子树,然后访问根节点,最后再遍历右子树;后序遍历是先遍历左子树,然后遍历右子树,最后访问根节点。
3. 二叉树的查找二叉树的查找是指在二叉树中寻找指定的节点。
常见的查找方式有深度优先搜索和广度优先搜索。
深度优先搜索是从根节点开始,沿着左子树一直向下搜索,直到找到目标节点或者到达叶子节点;广度优先搜索是从根节点开始,逐层遍历二叉树,直到找到目标节点或者遍历完所有节点。
四、实验结果通过实验,我们可以观察到二叉树的特性和性能。
在创建二叉树时,如果按照有序的方式插入数据,可以得到一棵平衡二叉树,其查找效率较高。
而如果按照无序的方式插入数据,可能得到一棵不平衡的二叉树,其查找效率较低。
在遍历二叉树时,不同的遍历方式会得到不同的结果。
前序遍历可以用于复制一棵二叉树,中序遍历可以用于对二叉树进行排序,后序遍历可以用于释放二叉树的内存。
在查找二叉树时,深度优先搜索和广度优先搜索各有优劣。
深度优先搜索在空间复杂度上较低,但可能会陷入死循环;广度优先搜索在时间复杂度上较低,但需要较大的空间开销。
二叉树的各种基本运算的实现实验报告
一、实验目的
实验目的为了深入学习二叉树的各种基本运算,通过操作实现二叉树的建立、存储、查找、删除、遍历等各种基本运算操作。
二、实验内容
1、构造一个二叉树。
我们首先用一定的节点来构建一棵二叉树,包括节点的左子节点和右子节点。
2、实现查找二叉树中的节点。
在查找二叉树中的节点时,我们根据二叉树的特点,从根节点开始查找,根据要查找的节点的值与根节点的值的大小的关系,来决定接下来查找的方向,直到找到要查找的节点为止。
3、实现删除二叉树中的节点。
在删除二叉树节点时,我们要做的是找到要删除节点的父节点,然后让父节点的链接指向要删除节点的子节点,有可能要删除节点有一个子节点,有可能有两个极点,有可能没有子节点,我们要根据每种情况进行处理,来保持二叉树的结构不变。
4、对二叉树进行遍历操作。
二叉树的遍历有多种方法,本实验使用的是先序遍历。
首先从根节点出发,根据先序遍历的顺序,先访问左子树,然后再访问右子树,最后访问根节点。
三、实验步骤
1、构建二叉树:
我们用一个数组代表要构建的二叉树,第一项为根节点,第二项和第三项是根节点的子节点。
数据结构实验报告—二叉树数据结构实验报告—二叉树引言二叉树是一种常用的数据结构,它由节点和边构成,每个节点最多有两个子节点。
在本次实验中,我们将对二叉树的基本结构和基本操作进行实现和测试,并深入了解它的特性和应用。
实验目的1. 掌握二叉树的基本概念和特性2. 熟练掌握二叉树的基本操作,包括创建、遍历和查找等3. 了解二叉树在实际应用中的使用场景实验内容1. 二叉树的定义和存储结构:我们将首先学习二叉树的定义,并实现二叉树的存储结构,包括节点的定义和节点指针的表示方法。
2. 二叉树的创建和初始化:我们将实现二叉树的创建和初始化操作,以便后续操作和测试使用。
3. 二叉树的遍历:我们将实现二叉树的前序、中序和后序遍历算法,并测试其正确性和效率。
4. 二叉树的查找:我们将实现二叉树的查找操作,包括查找节点和查找最大值、最小值等。
5. 二叉树的应用:我们将探讨二叉树在实际应用中的使用场景,如哈夫曼编码、二叉搜索树等。
二叉树的定义和存储结构二叉树是一种特殊的树形结构,它的每个节点最多有两个子节点。
节点被表示为一个由数据和指向其左右子节点的指针组成的结构。
二叉树可以分为三类:满二叉树、完全二叉树和非完全二叉树。
二叉树可以用链式存储结构或顺序存储结构表示。
- 链式存储结构:采用节点定义和指针表示法,通过将节点起来形成一个树状结构来表示二叉树。
- 顺序存储结构:采用数组存储节点信息,通过计算节点在数组中的位置来进行访问和操作。
二叉树的创建和初始化二叉树的创建和初始化是二叉树操作中的基础部分。
我们可以通过手动输入或读取外部文件中的数据来创建二叉树。
对于链式存储结构,我们需要自定义节点和指针,并通过节点的方式来构建二叉树。
对于顺序存储结构,我们需要定义数组和索引,通过索引计算来定位节点的位置。
一般来说,初始化一个二叉树可以使用以下步骤:1. 创建树根节点,并赋初值。
2. 创建子节点,并到父节点。
3. 重复步骤2,直到创建完整个二叉树。
二叉树实验报告1. 引言二叉树是一种常用的数据结构,广泛应用于计算机科学和信息技术领域。
本实验旨在通过对二叉树的理解和实现,加深对数据结构与算法的认识和应用能力。
本报告将介绍二叉树的定义、基本操作以及实验过程中的设计和实现。
2. 二叉树的定义二叉树是一个有序树,其每个节点最多有两个子节点。
树的左子节点和右子节点被称为二叉树的左子树和右子树。
3. 二叉树的基本操作3.1 二叉树的创建在实验中,我们通过定义一个二叉树的节点结构来创建一个二叉树。
节点结构包含一个数据域和左右指针,用于指向左右子节点。
创建二叉树的过程可以通过递归或者迭代的方式来完成。
3.2 二叉树的插入和删除二叉树的插入操作是将新节点插入到树中的合适位置。
插入时需要考虑保持二叉树的有序性。
删除操作是将指定节点从树中删除,并保持二叉树的有序性。
在实验中,我们可以使用递归或者循环的方式实现这些操作。
3.3 二叉树的遍历二叉树的遍历是指按照某种次序访问二叉树的所有节点。
常见的遍历方式包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。
前序遍历先访问根节点,然后按照左孩子-右孩子的顺序递归遍历左右子树。
中序遍历按照左孩子-根节点-右孩子的顺序递归遍历左右子树。
后序遍历按照左孩子-右孩子-根节点的顺序递归遍历左右子树。
3.4 二叉树的查找查找操作是指在二叉树中查找指定的值。
可以通过递归或者循环的方式实现二叉树的查找操作。
基本思路是从根节点开始,通过比较节点的值和目标值的大小关系,逐步向左子树或者右子树进行查找,直到找到目标节点或者遍历到叶子节点。
4. 实验设计和实现在本实验中,我们设计并实现了一个基于Python语言的二叉树类。
具体实现包括二叉树的创建、插入、删除、遍历和查找操作。
在实验过程中,我们运用了递归和迭代的方法实现了这些操作,并进行了测试和验证。
4.1 二叉树类的设计我们将二叉树的节点设计为一个类,其中包括数据域和左右子节点的指针。
另外,我们设计了一个二叉树类,包含了二叉树的基本操作方法。
二叉树的基本操作与实现实验报告二叉树是一种重要的数据结构,在计算机科学领域中被广泛应用。
本实验将介绍二叉树的基本操作与实现,并给出相应的实验报告。
一、引言二叉树是一种特殊的树状结构,每个节点至多有两个子节点。
二叉树有许多重要的特性,如平衡二叉树、二叉树等,应用广泛。
在本实验中,我们将介绍二叉树的基本操作和实现。
二、实验目的1.掌握二叉树的基本概念和特性;2.熟悉二叉树的基本操作,包括创建、插入、删除、遍历等;3.学会使用编程语言实现二叉树的基本操作。
三、实验内容本实验主要包括以下内容:1.二叉树的定义和基本概念;2.二叉树的基本操作,包括创建、插入、删除、遍历等;3.使用编程语言实现二叉树的基本操作;4.测试和验证二叉树的基本操作的正确性。
四、实验步骤1.二叉树的定义和基本概念二叉树是一种树状结构,每个节点至多有两个子节点。
二叉树的每个节点包含一个数据项和指向左子树和右子树的指针。
二叉树的特性有很多,如完全二叉树、平衡二叉树、二叉树等。
2.二叉树的基本操作(1)创建二叉树:可以通过手动输入节点数据来创建二叉树,也可以通过读取文件中的数据来创建二叉树。
(2)插入节点:在指定位置插入一个新节点。
(3)删除节点:删除指定位置的节点。
(4)遍历二叉树:有前序遍历、中序遍历和后序遍历三种遍历方式。
3.使用编程语言实现二叉树的基本操作实现二叉树的基本操作可以使用编程语言来完成。
我们可以定义一个二叉树的结构体,包含节点数据和指向左右子树的指针。
然后根据具体的需求,实现相应的操作函数。
4.测试和验证二叉树的基本操作的正确性在完成二叉树的基本操作后,我们可以编写测试代码来验证操作的正确性。
通过创建二叉树,并进行插入、删除和遍历操作,观察输出结果是否符合预期。
五、实验结果与分析在完成二叉树的基本操作后,我们可以进行测试和验证。
通过输出二叉树的遍历结果,比对预期结果来判断操作是否正确。
同时,我们还可以观察二叉树的结构和特性,如是否满足平衡二叉树或二叉树的条件。
实验5:树(二叉树)(采用二叉链表存储)一、实验项目名称二叉树及其应用二、实验目的熟悉二叉树的存储结构的特性以及二叉树的基本操作。
三、实验基本原理之前我们都是学习的线性结构,这次我们就开始学习非线性结构——树。
线性结构中结点间具有唯一前驱、唯一后继关系,而非线性结构中结点的前驱、后继的关系并不具有唯一性。
在树结构中,节点间关系是前驱唯一而后继不唯一,即结点之间是一对多的关系。
直观地看,树结构是具有分支关系的结构(其分叉、分层的特征类似于自然界中的树)。
四、主要仪器设备及耗材Window 11、Dev-C++5.11五、实验步骤1.导入库和预定义2.创建二叉树3.前序遍历4.中序遍历5.后序遍历6.总结点数7.叶子节点数8.树的深度9.树根到叶子的最长路径10.交换所有节点的左右子女11.顺序存储12.显示顺序存储13.测试函数和主函数对二叉树的每一个操作写测试函数,然后在主函数用while+switch-case的方式实现一个带菜单的简易测试程序,代码见“实验完整代码”。
实验完整代码:#include <bits/stdc++.h>using namespace std;#define MAX_TREE_SIZE 100typedef char ElemType;ElemType SqBiTree[MAX_TREE_SIZE];struct BiTNode{ElemType data;BiTNode *l,*r;}*T;void createBiTree(BiTNode *&T){ElemType e;e = getchar();if(e == '\n')return;else if(e == ' ')T = NULL;else{if(!(T = (BiTNode *)malloc(sizeof (BiTNode)))){cout << "内存分配错误!" << endl;exit(0);}T->data = e;createBiTree(T->l);createBiTree(T->r);}}void createBiTree2(BiTNode *T,int u) {if(T){SqBiTree[u] = T->data;createBiTree2(T->l,2 * u + 1);createBiTree2(T->r,2 * u + 2); }}void outputBiTree2(int n){int cnt = 0;for(int i = 0;cnt <= n;i++){cout << SqBiTree[i];if(SqBiTree[i] != ' ')cnt ++;}cout << endl;}void preOrderTraverse(BiTNode *T) {if(T){cout << T->data;preOrderTraverse(T->l);preOrderTraverse(T->r);}}void inOrderTraverse(BiTNode *T) {if(T){inOrderTraverse(T->l);cout << T->data;inOrderTraverse(T->r);}}void beOrderTraverse(BiTNode *T){if(T){beOrderTraverse(T->l);beOrderTraverse(T->r);cout << T->data;}}int sumOfVer(BiTNode *T){if(!T)return 0;return sumOfVer(T->l) + sumOfVer(T->r) + 1;}int sumOfLeaf(BiTNode *T){if(!T)return 0;if(T->l == NULL && T->r == NULL)return 1;return sumOfLeaf(T->l) + sumOfLeaf(T->r);}int depth(BiTNode *T){if(!T)return 0;return max(depth(T->l),depth(T->r)) + 1;}bool LongestPath(int dist,int dist2,vector<ElemType> &ne,BiTNode *T) {if(!T)return false;if(dist2 == dist)return true;if(LongestPath(dist,dist2 + 1,ne,T->l)){ne.push_back(T->l->data);return true;}else if(LongestPath(dist,dist2 + 1,ne,T->r)){ne.push_back(T->r->data);return true;}return false;}void swapVer(BiTNode *&T){if(T){swapVer(T->l);swapVer(T->r);BiTNode *tmp = T->l;T->l = T->r;T->r = tmp;}}//以下是测试程序void test1(){getchar();cout << "请以先序次序输入二叉树结点的值,空结点用空格表示:" << endl; createBiTree(T);cout << "二叉树创建成功!" << endl;}void test2(){cout << "二叉树的前序遍历为:" << endl;preOrderTraverse(T);cout << endl;}void test3(){cout << "二叉树的中序遍历为:" << endl;inOrderTraverse(T);cout << endl;}void test4(){cout << "二叉树的后序遍历为:" << endl;beOrderTraverse(T);cout << endl;}void test5(){cout << "二叉树的总结点数为:" << sumOfVer(T) << endl;}void test6(){cout << "二叉树的叶子结点数为:" << sumOfLeaf(T) << endl; }void test7(){cout << "二叉树的深度为:" << depth(T) << endl;}void test8(){int dist = depth(T);vector<ElemType> ne;cout << "树根到叶子的最长路径:" << endl;LongestPath(dist,1,ne,T);ne.push_back(T->data);reverse(ne.begin(),ne.end());cout << ne[0];for(int i = 1;i < ne.size();i++)cout << "->" << ne[i];cout << endl;}void test9(){swapVer(T);cout << "操作成功!" << endl;}void test10(){memset(SqBiTree,' ',sizeof SqBiTree);createBiTree2(T,0);cout << "操作成功!" << endl;}void test11(){int n = sumOfVer(T);outputBiTree2(n);}int main(){int op = 0;while(op != 12){cout << "-----------------menu--------------------" << endl;cout << "--------------1:创建二叉树--------------" << endl;cout << "--------------2:前序遍历----------------" << endl;cout << "--------------3:中序遍历----------------" << endl;cout << "--------------4:后序遍历----------------" << endl;cout << "--------------5:总结点数----------------" << endl;cout << "--------------6:叶子节点数--------------" << endl;cout << "--------------7:树的深度----------------" << endl;cout << "--------------8:树根到叶子的最长路径----" << endl;cout << "--------------9:交换所有节点左右子女----" << endl;cout << "--------------10:顺序存储---------------" << endl;cout << "--------------11:显示顺序存储-----------" << endl;cout << "--------------12:退出测试程序-----------" << endl;cout << "请输入指令编号:" << endl;if(!(cin >> op)){cin.clear();cin.ignore(INT_MAX,'\n');cout << "请输入整数!" << endl;continue;}switch(op){case 1:test1();break;case 2:test2();break;case 3:test3();break;case 4:test4();break;case 5:test5();break;case 6:test6();break;case 7:test7();break;case 8:test8();break;case 9:test9();break;case 10:test10();break;case 11:test11();break;case 12:cout << "测试结束!" << endl;break;default:cout << "请输入正确的指令编号!" << endl;}}return 0;}六、实验数据及处理结果测试用例:1.创建二叉树(二叉链表形式)2.前序遍历3.中序遍历4.后序遍历5.总结点数6.叶子结点数7.树的深度8.树根到叶子的最长路径9.交换所有左右子女10.顺序存储七、思考讨论题或体会或对改进实验的建议通过这次实验,我掌握了二叉树的顺序存储和链式存储,体会了二叉树的存储结构的特性,掌握了二叉树的树上相关操作。
二叉树的基本操作实验报告二叉树的基本操作实验报告引言:二叉树是一种常见的数据结构,它由节点组成,每个节点最多有两个子节点。
二叉树的基本操作包括创建、遍历、插入和删除等。
本实验旨在通过实践来深入了解二叉树的基本操作,并通过实验结果验证其正确性和有效性。
一、创建二叉树创建二叉树是二叉树操作中的第一步。
在本实验中,我们使用了递归算法来创建二叉树。
递归算法是一种重要的算法思想,通过将问题划分为更小的子问题来解决复杂的问题。
在创建二叉树时,我们首先创建根节点,然后递归地创建左子树和右子树。
二、遍历二叉树遍历二叉树是对二叉树中的每个节点进行访问的过程。
常见的遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历。
前序遍历先访问根节点,然后递归遍历左子树和右子树;中序遍历先递归遍历左子树,然后访问根节点,最后递归遍历右子树;后序遍历先递归遍历左子树和右子树,最后访问根节点。
三、插入节点插入节点是向二叉树中添加新节点的操作。
插入节点的过程需要遵循二叉树的特性,即左子节点的值小于父节点的值,右子节点的值大于父节点的值。
在插入节点时,我们需要找到合适的位置,将新节点插入到正确的位置上。
四、删除节点删除节点是从二叉树中移除节点的操作。
删除节点的过程相对复杂,需要考虑多种情况。
如果要删除的节点是叶子节点,直接删除即可。
如果要删除的节点只有一个子节点,将其子节点连接到父节点上。
如果要删除的节点有两个子节点,我们需要找到其后继节点或前驱节点来替代被删除的节点。
实验结果:通过实验,我们成功地实现了二叉树的基本操作。
创建二叉树的递归算法能够正确地创建出符合要求的二叉树。
遍历二叉树的算法能够按照指定的顺序遍历每个节点。
插入节点和删除节点的操作也能够正确地修改二叉树的结构。
讨论与总结:二叉树的基本操作是数据结构中的重要内容,对于理解和应用其他数据结构具有重要意义。
通过本次实验,我们深入了解了二叉树的创建、遍历、插入和删除等操作,并通过实验验证了其正确性和有效性。
实验报告课程名称____数据结构上机实验__________ 实验项目______二叉树的应用____________实验仪器________PC机___________________系别____________________________专业_____________________________班级/学号____________________________学生姓名_____________________________实验日期_______________________成绩_______________________指导教师_______________________实验三.二叉树的应用1.实验目的:掌握二叉树的链式存储结构和常用算法。
利用哈夫曼树设计最优压缩编码。
2.实验内容:1)编写函数,实现建立哈夫曼树和显示哈夫曼树的功能。
2)编写函数,实现生成哈夫曼编码的功能。
3)编写主函数,从终端输入一段英文文本;统计各个字符出现的频率,然后构建哈夫曼树并求出对应的哈夫曼编码;显示哈夫曼树和哈夫曼编码。
选做内容:修改程序,选择实现以下功能:4)编码:用哈夫曼编码对一段英文文本进行压缩编码,显示编码后的文本编码序列;5)统计:计算并显示文本的压缩比例;6)解码:将采用哈夫曼编码压缩的文本还原为英文文本。
3.算法说明:1)二叉树和哈夫曼树的相关算法见讲义。
2)编码的方法是:从头开始逐个读取文本字符串中的每个字符,查编码表得到它的编码并输出。
重复处理直至文本结束。
3)解码的方法是:将指针指向哈夫曼树的树根,从头开始逐个读取编码序列中的每位,若该位为1则向右子树走,为0则向左子树走。
当走到叶子节点时,取出节点中的字符并输出。
重新将指针放到树根,继续以上过程直至编码序列处理完毕。
4)压缩比例的计算:编码后的文本长度为编码序列中的0和1,的个数,原文本长度为字符数*8。
两者之比即为压缩比。
4.实验步骤:实现哈夫曼树的编码序列操作:int i=0,j=0;huffnode p;p=tree[2*n-2];//序号2*n-2节点就是树根节点while(hfmstr[i]!='\0')//从头开始扫描每个字符,直到结束{while(p.lchild!=-1&&p.rchild!=-1)if(hfmstr[i]=='0')//为0则向左子树走{p=tree[p.lchild];//取出叶子节点中的字符}else if(hfmstr[i]=='1')//为1则向右子树走{p=tree[p.rchild];//取出叶子节点中的字符}i++;}decodestr[j]=p.data;j++;//对字符进行译码,结果放在decodestr 字符串中p=tree[2*n-2];//返回根节点}}程序修改后完整源代码如下:#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>#include <limits.h>//专门用于检测整型数据数据类型的表达值范围#define N 96 //ASCII字符集包含至多N个可见字符typedef struct //Huffman树节点定义{ char data; //字符值int weight; //权重int lchild; //左子结点int rchild; //右子结点} huffnode; //huffman节点类型struct charcode{ int count; //字符出现的次数(频率)char code[N]; //字符的Huffman编码} codeset[N]; //编码表,长为N,每项对应一个ascii码字符,下标i的项对应ascii编码为i+32的字符huffnode * CreateHufftree(char data[], int weight[], int n) //建立Huffman树的算法{int i,k;int min1,min2,min_i1,min_i2;huffnode *tree;tree=(huffnode *)malloc((2*n-1)*sizeof(huffnode)); //为Huffman树分配2n-1个节点空间for (i=0;i<2*n-1;i++) //初始化,将各字符和其频率填入Huffman树,作为叶子结点{tree[i].lchild=tree[i].rchild=-1;if (i<n) {tree[i].data=data[i];tree[i].weight=weight[i];}else tree[i].data=' ';}for (i=n;i<2*n-1;i++) ////合并两棵树,作n-1遍{min1=min2=INT_MAX; //INT_MAX为最大值min_i1=min_i2=-1;for (k=0;k<i;k++) ////查找定位两个最小权重节点if (tree[k].weight>=0) //仅在根节点中找if (tree[k].weight<min1){min2=min1;min_i2=min_i1;min1=tree[k].weight;min_i1=k;}elseif (tree[k].weight<min2) {min2=tree[k].weight;min_i2=k;}tree[i].weight=min1+min2; // 合并tree[min_i1].weight *= -1;tree[min_i2].weight *= -1;tree[i].lchild=min_i1;tree[i].rchild=min_i2;}return tree;}void CreateHuffcode(huffnode tree[], int i, char s[])//已知tree[i]节点的编码序列为s,求该节点下所有叶子节点的编码序列。
{ char s1[N],c;if(i!=-1)if (tree[i].lchild==-1 && tree[i].rchild==-1) {c=tree[i].data;strcpy(codeset[c-32].code, s);}else {strcpy(s1, s); strcat(s1, "0");CreateHuffcode(tree, tree[i].lchild, s1);strcpy(s1, s); strcat(s1, "1");CreateHuffcode(tree, tree[i].rchild, s1);}return;}void PrintHufftree(huffnode tree[], int n) //输出tree中的Huffman树{int i;printf("Huffman tree :\n");printf("i\tValue\tLchild\tRchild\tWeight\n");for(i=2*n-2;i>=0;i--){printf("%d\t",i);printf("%c\t",tree[i].data);printf("%d\t",tree[i].lchild);printf("%d\t",tree[i].rchild);printf("%d\t",tree[i].weight);printf("\n");}}void EnCoding(char str[], char hfmstr[]){//根据codeset编码表,逐个将str字符串中的字符转化为它的huffman编码,结果编码串放在hfmstr字符串中int i, j;hfmstr[0]='\0';//把hfmstr串赋空i=0;while(str[i]!='\0')//从第头开始扫描str的每个字符,一直到该字符的结束{j=str[i]-32;//执行字符到huffman的转换strcat(hfmstr, codeset[j].code);//把codest编码串添加到hfmstr结尾处i++;//每次循环完i的值加1}}void DeCoding(huffnode tree[], int n, char hfmstr[], char decodestr[])//根据tree数组中的huffman树,逐个对hfmstr字符串中的字符进行译码,结果放在decodestr字符串中{int i=0,j=0;huffnode p;p=tree[2*n-2];//序号2*n-2节点就是树根节点while(hfmstr[i]!='\0')//从头开始扫描每个字符,直到结束{while(p.lchild!=-1&&p.rchild!=-1)//指针为空,儿子的值取完了{if(hfmstr[i]=='0')//为0则向左子树走{p=tree[p.lchild];//取出叶子节点中的字符}else if(hfmstr[i]=='1')//为1则向右子树走{p=tree[p.rchild];//取出叶子节点中的字符}i++;}decodestr[j]=p.data;j++;//对字符进行译码,结果放在decodestr 字符串中p=tree[2*n-2];//返回根节点}}void main(){int i,j;huffnode * ht; //Huffman树char data[N]; //要编码的字符集合int weight[N]; //字符集合中各字符的权重(频率)int n=0; //字符集合中字符的个数char str[1000]; //需输入的原始字符串char hfm_str[1000]=""; //编码后的字符串char decode_str[1000]="";//解码后的字符串printf("请输入要转换的字符串\n");gets(str);for(i=0;i<N;i++) { //初始化编码表,频率为0,编码串为空串codeset[i].count=0;codeset[i].code[0]='\0';}i=0;while(str[i]!='\0') { //统计原始字符串中各字符出现的频率,存入编码表j=str[i]-32;codeset[j].count++; //codeset[0]~[95]对应ascii码32~127的字符i++;}for(i=0;i<N;i++) //统计原始字符串中出现的字符个数if(codeset[i].count!=0) n++;printf("字符频率统计:\n"); //显示统计结果for(i=0;i<N;i++)if(codeset[i].count!=0) printf("%c:%d, ", i+32, codeset[i].count);printf("\n");j=0;for(i=0;i<N;i++) //生成要编码的字符集合,以及权重if (codeset[i].count!=0) {data[j]=i+32;weight[j]=codeset[i].count;j++;}ht=CreateHufftree(data,weight,n); //建立Huffman树,根节点是ht[2*n-2]PrintHufftree(ht,n); //显示Huffman树的存储结果CreateHuffcode(ht, 2*n-2, ""); //以ht[2*n-2]为根,以空字符串为起始编码字符串,求出各叶子节点的编码字符串//显示codeset中的Huffman编码,参见"显示频率统计结果"的代码.printf("haffman编码为:\n");for(i=0;i<N;i++){if(codeset[i].count!=0)printf("%c:%s\n",i+32,codeset[i].code );}EnCoding(str, hfm_str); //对str字符串进行编码,放在hfm_str 字符串printf("编码序列: %s\n",hfm_str);DeCoding(ht, n, hfm_str, decode_str); //对hfm_str字符串进行译码,放在decode_str字符串中printf("解码后的字符串: %s\n",decode_str);free(ht); //释放Huffman树}实验总结:。